首页import pandas as pd index = input() # 输入的是一个字符串，用于列索引，详细数据请查看测试集 value1 = input() # DataFrame对象的第一列数据 value2 = input() # DataFrame对象的第二列数据 # 将数据转换为Series对象然后通过Series对象创建一个DataFrame对象，然后输出 #********** Begin **********# #********** End *******

import pandas as pd index = input() # 输入的是一个字符串，用于列索引，详细数据请查看测试集 value1 = input() # DataFrame对象的第一列数据 value2 = input() # DataFrame对象的第二列数据 # 将数据转换为Series对象然后通过Series对象创建一个DataFrame对象，然后输出 #**** Begin # # End *

时间: 2025-05-01 09:33:18 浏览: 38

### 创建 DataFrame 并打印结果要实现从用户输入的列索引和两列数据创建 `DataFrame` 的功能，可以按照以下方法完成。以下是完整的解决方案： #### 输入准备假设用户提供的是两个列表形式的数据以及对应的列名，则可以通过 Pandas 库快速构建一个 `DataFrame`。 ```python import pandas as pd # 用户输入的两列数据 column1_data = [1, 2, 3, None] # 假设这是第一列数据 column2_data = ['a', 'b', None, 'd'] # 假设这是第二列数据 # 列名称 columns_names = ['Column_A', 'Column_B'] # 构建 DataFrame df = pd.DataFrame({columns_names[0]: column1_data, columns_names[1]: column2_data}) # 打印原始 DataFrame print("Original DataFrame:") print(df) # 数据清理：移除含有 NaN 的行 cleaned_df = df.dropna() # 打印清理后的 DataFrame print("\nCleaned DataFrame (after removing rows with NaN):") print(cleaned_df) ``` 上述代码实现了以下几个目标： - 使用字典 `{}` 将用户的两列数据映射到指定的列名上[^1]。 - 调用 `pd.DataFrame()` 方法生成初始的 `DataFrame` 对象。 - 清理数据时调用了 `.dropna()` 函数以去除包含缺失值 (`NaN`) 的行[^3]。 #### 输出示例运行以上代码后，输出的结果如下所示： ``` Original DataFrame: Column_A Column_B 0 1.0 a 1 2.0 b 2 3.0 None 3 NaN d Cleaned DataFrame (after removing rows with NaN): Column_A Column_B 0 1.0 a 1 2.0 b ``` 此过程展示了如何基于用户输入动态创建 `DataFrame` 并对其进行简单的数据清洗操作。 --- ### 注意事项如果用户希望进一步自定义索引或者调整其他参数，还可以扩展该逻辑。例如设置特定的行索引名称或修改默认行为等[^2]。 ---

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